Mokslas be pamokslų. Kaip dirbtinis intelektas gali pakeisti mūsų gyvenimą?

Dirbtinis intelektas (DI) ir įvairios išmaniosios sistemos šiandien – jau ne naujiena, bet vis dar ne iki galo suprantamas reiškinys, keliantis daug klausimų ir verčiantis visuomenę pasidalyti į dvi stovyklas. Vieni pabrėžia mokslo pažangą ir naujas galimybes, kiti įžvelgia pavojų ir prognozuoja fantastinių filmų scenarijus. Vilniaus universiteto (VU) Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkė, Duomenų mokslo ir skaitmeninių technologijų instituto profesorė dr. Olga Kurasova įsitikinusi, kad baimintis tikrai nereikia, ir jau trečiajame VU tinklalaidės „Mokslas be pamokslų“ pokalbyje pristato plačias DI pritaikymo moksle ir gyvenime galimybes.

Nuo robotų humanoidų iki dulkių siurblių

Robotai dulkių siurbliai, robotai vejapjovės, naujausios skalbimo mašinos – pasak O. Kurasovos, jau ir šiuose kasdieniuose įrenginiuose gali būti DI apraiškų: „Išgirsti reklamą apie tokius įrenginius ir susidomi: ar tikrai tai tik mechaninis prietaisas, kuris važinėja nustatyta trajektorija ir tiek? Ar jame jau yra įdiegta kokio nors dirbtinio intelekto metodų, įrankių, kurie leidžia tam robotui dulkių siurbliui gana protingai elgtis ir sutikus, pavyzdžiui, pabėgusį iš narvelio žiurkėną kambaryje jį atpažinti ir nesusiurbti?“

Pasak profesorės, tokių įrenginių mūsų buityje vis daugėja, bet žmonės to net nepastebi, nes DI tampa jau įprastu reiškiniu. Tačiau tai dažnai atkreipia mokslininkų, besidominčių šia sritimi, dėmesį.

„Įdomu ir patyrinėti, kaip jis elgiasi, išbandyti funkcionalumą, kaip įrašinėjama informacija, kaip vyksta patobulinimai, nes didžioji dalis DI sistemų vis dar pagrįsta mašininiu mokymusi, kai sistema išmoksta kažką daryti iš buvusių duomenų. Įdomu ir dėl to, kad dalis inovatyvesnių įrenginių dar sunkiai prieinami finansiškai ir yra labiau investicija nei eilinis pirkinys“, – sako prof. O. Kurasova.

Ne visos išmaniosios sistemos yra DI

Mokslininkė pasakoja, kad tobulinant DI duomenų kaupimas yra labai svarbus procesas, ypač tam tikrose šakose. Tačiau ir čia susiduriama su įvairiais iššūkiais: „Dabar yra problema, kad duomenų prirenkama daug, bet tai ne visada daroma tinkamai. Pavyzdžiui, tas pats robotas siurblys turėtų būti tinkamai užprogramuotas, kokią konkrečią informaciją rinks, nes esant dideliam neapibrėžtumui sunku nustatyti, kokias funkcijas galima praplėsti, jeigu renkami visi duomenys iš eilės.“

Prof. O. Kurasova pabrėžia, kad būtent mokymosi ir tobulinimo būdu kuriamas tikrasis DI, kuris veikia ne pagal iš anksto užprogramuotas taisykles, bet savarankiškai reaguodamas į kintančias situacijas. Taip įprasta trajektorija judantis robotas dulkių siurblys išmoksta pakeisti judėjimo kryptį ar kitas funkcijas, atsižvelgdamas į kelyje netikėtai atsiradusias, anksčiau ten nebuvusias kliūtis.

„Tikrojo DI esmė yra ta, kad jis turi mokėti elgtis neapibrėžtoje situacijoje. Siurblį gali iš anksto užprogramuoti, nustatyti parametrus, kad nesiurbtų toje vietoje, kur pastatyta kėdė, čia ir DI dar nereikia. Siurblys su DI turi kaip žmogus pradėti matyti, girdėti tam tikrus aspektus ir paskui naujoje situacijoje juos tinkamai panaudoti, žinoti, kad kėdė gali būti bet kur. DI mokosi ne tik iš ankstesnių duomenų, bet ir vykstant procesui, nors tai yra vis dar didelis iššūkis – ta kėdė gali būti keturių kojų, kitą kartą – trijų, o gal tai vaikiška kėdutė. Kuo daugiau tos įvairovės, tuo sunkiau“, – pasakoja dirbtinio intelekto tyrėja.

Nors automatiškai kompiuteriu atliekami veiksmai ir DI valdomi procesai – skirtingi dalykai, aiškiai atskirti šias sąvokas vis dar sunku. Anot mokslininkės, taip yra todėl, kad pamirštamas vienas reikšminis sąvokos elementas – žodis intelektas, kuris reiškia gebėjimą mąstyti, mokytis ir savarankiškai priimti sprendimus, kaip tai daro žmogus.

„Yra taisyklėmis pagrįstų sistemų, kurios vadinamos ekspertinėmis ar plačiai taikomomis sistemomis. Jos yra gana protingos, nes tų taisyklių, pagal kurias jos veikia, suprogramuoti galima labai daug, bet kas bus, jei susidursime su problema, kuriai išspręsti nėra nė vienos iš anksto apibrėžtos taisyklės? Tas įrenginys nesielgs taip, kaip mes norėtume, o DI įrenginys tokiose situacijose turi mokėti pasielgti kaip galima tiksliau“, – skirtumus paaiškina mokslininkė.

Taikant DI siekiama kuo didesnio tikslumo

Pasak prof. O. Kurasovos, šiuo metu intensyviai plėtojamas DI taikymas kompiuterinių virusų atpažinimo procesuose, kibernetinės apsaugos srityje. Įprastos ugniasienės, skirtos apsaugoti kompiuterius – taip pat taisyklių rinkiniais pagrįstos sistemos, kurios nuolat atnaujinamos atsiradus naujiems virusams. Tačiau siekiant kuo efektyviau atpažinti kenkėjus, prisitaikyti prie naujų virusų atmainų ir užtikrinti apsaugą, reikalingas greitis, matuojamas milisekundžių tikslumu – čia vėl pasitelkiamas DI.

„Dabartinis tikslas – kad DI grįstos ugniasienės ar virusų gaudymo sistemos galėtų ir naujam virusui neleisti įsibrauti į mūsų kompiuterį, nes DI nagrinėja jau pačias viruso savybes įvykus atakai. Be abejo, 100 proc. tikslumo dar nėra. Dabar teigiama, kad toks DI, kurį būtų galima lyginti su, pavyzdžiui, kūdikiu, apskritai nėra sukurtas, nes jis dar mažai ką moka. Bet specifinis intelektas tam tikriems uždaviniams spręsti jau egzistuoja, vertinamas ir 100 proc. tikslumu“, – teigia mokslininkė.

Pasak jos, nors įvairios institucijos atlieka daug įvairių tyrimų, reikalingų norint sukurti maksimalų tikslumą demonstruojantį DI, yra kitų uždavinių, kur tas 100 proc. tikslumas nebūtinas: „Tas pats robotas siurblys – jei jis ir atsitrenks į kėdę keletą kartų, tai gal nieko baisaus ir neatsitiks. Tokių uždavinių tikslumas gali būti ir mažesnis, bet jie jau praktiškai taikomi.“

Daiktų internetas – netolimos ateities namuose

Be nuolatinės informacijos analizės ir surinktų duomenų apdorojimo, kuriant DI įrenginius pasitelkiamos ir kitos priemonės. Tai įvairūs davikliai, esantys ne tik pačiame robote siurblyje, bet ir, pavyzdžiui, sienose, kurie siunčia signalus įrenginiui ir palaiko su juo ryšį, taip padėdami išvengti netikėtų kliūčių. Pasak prof. O. Kurasovos, tokios technologijos, leidžiančios bendrauti daiktams tarpusavyje, jau taikomos šviesoforuose, išmaniuosiuose namuose.

„Daiktų internetas – kita tema, susijusi su DI, bet tai iš esmės ne tiek protingas daiktų elgesys, kiek iš anksto numatytų sąlygų visuma. Tai dalis interneto, kuriame tarpusavyje bendrauja kompiuteriai, kompiuterinės sistemos, pavyzdžiui – šaldytuvas su prekybos centru, kuriam jis pats praneša, kad trūksta pieno. Į prekybos centrą siunčiamas signalas, kad prekių pristatymo bendrovė jau gali atvežti pieno į namus. Taip bendrauti gali ir kondicionavimo sistemos, nustatančios, kada atidaryti langus, ir panašiai“, – pasakoja profesorė.

Anot ekspertės, ši technologija jau tapo realybe eksperimentiniuose įrenginiuose, o netolimoje ateityje pasirodys ir rinkoje. Tai turėtų palengvinti įvairius buities procesus, tačiau kol kas ši užduotis atrodo nelengva: „Taip apsunkinamas internetas, nes padidėjo įrenginių, galinčių prie jo prisijungti, skaičius. Dabar yra išmanieji televizoriai, telefonai, o pagalvokime, jei kiekvienas namuose esantis įrenginys turėtų internetą?“

DI lems pokyčius darbo rinkoje

Prof. O. Kurasova teigia, kad po truputį į kasdienius procesus įsitraukiantis DI netrukus užims ir svarbesnę vietą žmogaus gyvenime. Vertinant nuolatinį technologijų plėtros greitį, tai gali nutikti greičiau, nei tikimės: „Sunku pasakyti, kada tai, kas dabar tik kuriama, taps realybe, gal po 100 metų. Bet žinant, kokia situacija buvo prieš 20 metų, kai tikrai negalvojome, kad tiek pasiekę būsime dabar, tikėtina, kad tiek ilgai laukti nereikės.“

Tobulėjantis DI atneša pokyčius, su kuriais siejama ir viena didžiausių baimių – darbo vietų praradimas. Galima manyti, kad DI įrenginiai kelia grėsmę visoms įmanomoms profesijoms – tarpusavyje kalbantys ir namus tvarkantys daiktai pakeis namų tvarkytojas, robotai vejapjovės prižiūrės aplinką, įvairius tekstus rašys garso įrašus šifruojanti įranga. Tačiau profesorė tikina, kad tos baimės yra nepagrįstos.

Mokslininkės manymu, jei DI iš žmogaus perims tam tikras funkcijas ar darbus, tai gali išeiti tik į gera. „Galbūt žmogus ir sutvertas ne dirbti, bet kurti, užsiimti norimomis veiklomis, tik gyvenimas privertė elgtis kitaip? Žmonės turės daugiau laiko sau, kūrybai, nereikės lenkti nugaros nuo pilnametystės iki pensijos, gal bus mažiau paskendę darbuose ir galės daugiau laiko skirti artimiesiems?“

Prisitaikymas prie naujovių įvyks savaime

Vyresnei kartai gali būti sudėtinga persiorientuoti ir prisitaikyti prie išmaniųjų įrenginių, pasiekti puikų technologinį raštingumą, tačiau naujoms kartoms šie technologijų pokyčiai bus tokie pat savaime suprantami, kaip dabar yra su išmaniaisiais telefonais, kuriais jie be problemų naudojasi tik išmokę kalbėti. „Tad jeigu vaikai augs tarp daiktų su DI, ateityje jiems nebus sudėtinga juos valdyti, prižiūrėti. Galima rasti analogiją su rašymu – prieš 100 metų raštingų žmonių buvo mažai, o dabar mažai šalių, kuriose žmonės nemokėtų rašyti“, – teigia prof. O. Kurasova.

Nepaisant to, didelis dirbtinio intelekto įrenginių potencialas gali būti pritaikytas senyvo amžiaus žmonių priežiūros srityje.

„Galbūt kiekvienas vyresnio amžiaus žmogus ateityje turės pagalbininką robotą, kuris ne tik vaistų, sulčių atneš, bet ir pabendraus – tai įmanoma. Viena robotų rūšis, vadinama humanoidais, tikėtina, turės nemažai žmogiškų savybių, galės bendrauti, išreikšti emocijas, todėl jie bus pasitelkiami ir vyresnių žmonių priežiūros, pagalbos jiems srityse“, – teigia mokslininkė.

Dabar tobulinamam DI lengviau suprasti ir vykdyti užduotis, nei reikšti emocijas ar palaikyti pokalbį, tačiau atliekamos šnekos, kalbos analizės, nagrinėjami garso signalai. Kadangi ši sritis reikalauja ypatingo tikslumo ir yra itin sudėtinga, pasak mokslininkės, tikėtina, kad dar kurį laiką robotai išliks tik patarėjais, o ne sprendimų priėmėjais.

DI taps svarbiu pagalbininku įvairiose srityse

Viena iš prof. O. Kurasovai artimų sričių yra ir vaizdų analizė, leidžianti DI automatiškai atpažinti norimus objektus. Tai populiari ir toliau plėtojama sritis medicinoje, kai daugelį ligų galima nustatyti taikant vizualius tyrimo metodus – atliekant kompiuterinę tomografiją, magnetinį rezonansą, rentgeną.

„Radiologas ar kitas specialistas, stebėdamas ir tyrinėdamas vaizdą, gali nustatyti, ar jame nėra kokių nors pokyčių, dėmių. Jeigu turim sukaupę daug vaizdų, galime išmokyti DI atpažinti piktybines vietas, pakitimus, kad gydytojui nebereikėtų atidžiai nagrinėti viso vaizdo, bet jis galėtų iškart susitelkti į jau DI pažymėtą pakitimų turinčią vietą. DI galima išmokyti ir nekreipti dėmesio į tam tikrus pokyčius, vykstančius dėl amžiaus ar kitų veiksnių. Pasitaiko atvejų, kai DI sugeba rasti tokias pakitusias vietas, kurios prasprūdo pro akis net gydytojui“, – pasakoja profesorė.

Be medicinos, vaizdų analizė naudojama ir siekiant atpažinti tokius objektus kaip žmogaus veidas. Patys kurti gebantys dirbtiniai neuroniniai tinklai gali būti plačiai taikomi ir realiame gyvenime: „Automatizuota veidų atpažinimo sistema itin reikalinga oro uostuose ar tokiuose objektuose, į kuriuos turi teisę patekti tik darbuotojai, o pašaliniai – ne.“

Pateikus didelį kiekį žmonių veidų, sistemos apmokomos ir geba panašų vaizdinį sugeneruoti pačios. Anot mokslininkės, šioje srityje taip pat yra įvairių grėsmių, tačiau viskas priklauso tik nuo paties kūrėjo – žmogaus.

Sugeneruojamas naujas, nors ir neegzistuojantis, bet į kažką labai panašus žmogaus veido vaizdinys gali būti naudojamas netinkamose situacijose ar blogiems tikslams, pavyzdžiui, siekiant sukompromituoti ar šantažuoti žmogų. „Bet piktavalių atsirasti gali visur, todėl reikia tikėtis, kad blogų žmonių bus mažiau ir fantastiniuose filmuose matomi scenarijai neišsipildys, nes tik nuo mūsų pačių priklausys, kaip atrodys tas mūsų naujasis pasaulis.“

Siekdami užtikrinti jums teikiamų paslaugų kokybę, Universiteto tinklalapiuose naudojame slapukus. Tęsdami naršymą jūs sutinkate su Vilniaus universiteto slapukų politika. Daugiau informacijos Sutinku